去年中國烏鎮 AlphoGo 與柯潔的圍棋世紀大戰中，我們都見識到人工智慧（AI）這些年來的快速進步，如今幾乎可以確定的說，在大多數零和遊戲（Zero-Sum Game）中，機器會擊敗人類。但如果其他情況下呢？
不論西洋棋、圍棋或撲克牌，過程經常由兩個或以上的玩家互相衝突競爭，並由一方擊敗對手獲勝，對 AI 發展來說，這樣的遊戲結果能提供明確的里程碑來衡量發展過程。但 AI 最終要應用的現實世界畢竟不是這麼簡單，機器必須學會與人、機器之間更複雜的長期合作關係。
New Atlas 報導指出，為了解 AI 面對人及其他機器「社交」時的情況，美國楊百翰大學（BYU）電腦科學教授 Jacob Crandall、Michael Goodrich 和麻省理工及其他單位同事合作創造了一種 S# 演算法，試圖教導機器學習合作及妥協，並在實際遊戲中測試性能。
與過往圍棋、西洋棋等單人零和遊戲不同，研究人員選擇玩家需要不同程度合作及妥協的數款遊戲，包含囚徒困境（Prisoner’s Dilemma）與牽涉到夏普利值（Shapley value）等內容，接著團隊便在機器、人類與人機等不同合作方式情況下進行測試。
結果顯示，至少以 S# 編程機器的情況來說，在大多數情況下，機器確實比人類更懂得如何合作與妥協。
Crandall 表示，在這些遊戲中，如果參與的兩個人都相互誠實、忠誠，那就能完成得像兩台機器一樣好，但實際的多數情況並非如此，Crandall 將這種情況稱為「人為疏失」（human failings）。
「我們實驗中的人類參與者有種不忠誠的傾向，他們會在合作關係中叛逃（defect）且不誠實，約有近半參賽者互動時會某種程度不遵照建議進行。」
從另一方面來看，研究人員編程為「重視誠實」的機器，就確實是誠實的。Crandall 認為，這種演算法正在體會道德特徵是件好事，它被編程為不說謊，並在需要的時候保持合作。
未來像自駕車等多種 AI 應用，機器都必須學會與人類和其他機器分享資訊、合作或妥協，研究人員認為，這些發現將能為未來應用 AI 技術的設備奠定基礎。
這項研究已刊登在《自然─通訊》（Nature Communications）期刊。
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（圖片來源：shutterstock）
